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Python-最小化卡方
我一直在尝试通过最小化卡方使线性模型适合一组应力/应变数据.不幸的是,使用下面的代码不能正确最小化chisqfunc函数.它在初始条件x0处找到最小值,这是不正确的.我浏览了scipy.optimize文档,并进行了测试,以尽量减少其他已正常运行的功能.您能否建议下面的代码修复方法,或者建议我无法将R chisquare拟合度测试代码的良好度转换为python等效项
加州大学洛杉矶分校拥有一个进行统计测试的绝佳站点 https://stats.idre.ucla.edu/r/whatstat/what-statistical-analysis-should-i-usestatistical-analyses-using-r/#1sampt 但是代码全在R中.我正在尝试将代码转换为Python等效项,但是对于像卡方拟合优度这样的对象来说,这并不是我们可以使用python为chisquare测试生成列联表吗？
我使用scipy.stats.chi2_contingency方法来获取卡方统计数据.我们需要将频率表即列联表作为参数.但我有一个特征向量,并希望自动生成频率表.我们有这样的功能吗？ 我现在这样做： def contigency_matrix_categorical(data_series,target_series,target_val,indicator_val): observedC中的Chi-Sared概率函数
我的下面的代码使用卡方的卡方阵“分位数”和概率函数来计算置信区间. 我正在尝试实现此功能,以避免依赖于Boost.有没有资源在哪里可以找到这样的实现？ #include <boost/math/distributions/chi_squared.hpp> #include <boost/cstdint.hpp> using namespace std; using boost